دوره طبقه‌بندی متون بدون نظارت برای تحلیل بازاریابی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طبقه‌بندی متون بدون نظارت برای تحلیل بازاریابی

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده در بازاریابی
• 2. اصول طبقه‌بندی متون
• 3. مفاهیم یادگیری بدون نظارت
• 4. پیش‌پردازش متون در بازاریابی
• 5. پاکسازی داده‌های متنی
• 6. حذف نویز و کاراکترهای اضافی
• 7. نرمال‌سازی متن
• 8. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 9. تبدیل کلمات به ریشه (Lemmatization)
• 10. مفاهیم برداری‌سازی متن
• 11. مدل Bag-of-Words
• 12. مدل TF-IDF
• 13. کاربرد TF-IDF در بازاریابی
• 14. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 15. مدل‌های زبانی آماری
• 16. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق
• 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 18. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 19. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 20. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 21. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 22. الگوریتم K-Means
• 23. کاربرد K-Means در طبقه‌بندی متن
• 24. الگوریتم DBSCAN
• 25. مزایا و معایب DBSCAN
• 26. الگوریتم خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
• 27. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
• 28. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 29. کاربرد PCA در تحلیل متن
• 30. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 31. کاربرد SVD در تحلیل متن
• 32. تکنیک‌های نمایش معنایی نهفته (LSA)
• 33. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی موضوعی
• 34. مدل‌سازی موضوعی لاتنت (LTM)
• 35. الگوریتم لاتنت دیریکله تخصیص (LDA)
• 36. تفسیر موضوعات در LDA
• 37. ارزیابی مدل‌های موضوعی
• 38. شاخص‌های ارزیابی خوشه‌بندی
• 39. شاخص Silhouette
• 40. شاخص Davies-Bouldin
• 41. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 42. دقت (Accuracy)
• 43. دقت (Precision)
• 44. بازیابی (Recall)
• 45. امتیاز F1
• 46. کاربرد طبقه‌بندی متن در تحلیل احساسات
• 47. تحلیل احساسات نظرات مشتریان
• 48. شناسایی جنبه‌های احساسات
• 49. مدل‌سازی موضوعی برای تحلیل احساسات
• 50. کاربرد طبقه‌بندی متن در دسته‌بندی اخبار
• 51. دسته‌بندی خودکار مقالات خبری
• 52. شناسایی موضوعات داغ خبری
• 53. کاربرد طبقه‌بندی متن در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 54. تحلیل محتوای توییت‌ها
• 55. شناسایی ترندها و موضوعات پربحث
• 56. کاربرد طبقه‌بندی متن در شناسایی هرزنامه (Spam)
• 57. تشخیص ایمیل‌های هرزنامه
• 58. فیلترینگ محتوای نامناسب
• 59. کاربرد طبقه‌بندی متن در سیستم‌های توصیه‌گر
• 60. توصیه محصولات بر اساس علایق
• 61. شخصی‌سازی محتوا
• 62. کاربرد طبقه‌بندی متن در تحلیل داده‌های فروش
• 63. دسته‌بندی بازخوردهای فروش
• 64. شناسایی نقاط قوت و ضعف محصولات
• 65. کاربرد طبقه‌بندی متن در تحلیل داده‌های حقوقی
• 66. دسته‌بندی اسناد حقوقی
• 67. شناسایی پرونده‌های مشابه
• 68. طبقه‌بندی متون فارسی
• 69. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 70. منابع داده‌های متنی فارسی
• 71. ابزارها و کتابخانه‌های پردازش زبان فارسی
• 72. مدل‌های زبانی فارسی
• 73. مدل‌های ترنسفورمر برای زبان فارسی
• 74. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل متن فارسی
• 75. خوشه‌بندی متون فارسی
• 76. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی فارسی
• 77. مدل‌سازی موضوعی متون فارسی
• 78. کاربرد مدل‌سازی موضوعی در تحلیل بازار ایران
• 79. تحلیل نظرات کاربران در پلتفرم‌های ایرانی
• 80. دسته‌بندی محتوای وب‌سایت‌های ایرانی
• 81. تحلیل داده‌های کسب‌وکارهای آنلاین ایرانی
• 82. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
• 83. حریم خصوصی داده‌های متنی
• 84. سوگیری در الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 85. مقابله با سوگیری در مدل‌ها
• 86. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 87. آینده تحلیل داده و طبقه‌بندی متن
• 88. نوآوری‌های نوین در پردازش زبان طبیعی
• 89. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل کسب‌وکار
• 90. توسعه مدل‌های سفارشی برای بازاریابی
• 91. پیاده‌سازی عملی مدل‌های طبقه‌بندی
• 92. پروژه‌های کاربردی در حوزه تحلیل بازاریابی
• 93. جمع‌بندی مباحث و چشم‌انداز آینده.